Leander Maerkisch如何通过AI驱动的预防性筛查改变放射学How Leander Maerkisch Is Changing Radiology With AI-Driven Preventive Screening

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.ibtimes.com美国 - 英语2025-03-12 04:00:00 - 阅读时长6分钟 - 2537字
Leander Maerkisch和他的公司Floy利用AI技术,从常规的医学影像中提取出更多的健康信息,从而实现早期诊断和预防性医疗,这一创新不仅吸引了超过1400万美元的投资,还为患者提供了更全面的健康评估。
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Leander Maerkisch如何通过AI驱动的预防性筛查改变放射学

当放射科医生检查患者的肺部CT扫描时,他们通常只关注肺部相关的问题。然而,同一张扫描图像可能揭示出骨质疏松症、心血管疾病或其他疾病的早期迹象。如果有一种方法能够始终如一地识别这些迹象,并在已完成的影像基础上进行挽救生命的诊断,而无需过度劳累的医疗专业人员付出额外的努力,那该多好呢?

这正是“机会性AI筛查”所要实现的目标,也是Leander Maerkisch共同创立的医疗AI公司Floy的基础。

作为一名福布斯30岁以下精英,拥有商业背景并自学编程的Maerkisch创建了Floy,旨在将常规的放射学检查转变为全面的健康评估。通过利用AI分析标准医学扫描中的数百万像素,Floy能够提取出原本可能被忽视的宝贵健康信息。这种方法已经吸引了超过1400万美元的投资,并有可能通过放射学重塑预防医学。

Floy的诞生

Maerkisch的使命源于对医疗系统的个人不满:“我母亲带着骨折的脚踝走了三周,医生才最终诊断出她患有骨质疏松症,”他分享道。“如果有更好的诊断手段,这种痛苦完全可以避免。”

他的母亲的故事并非个例。不幸的是,许多疾病只有在造成严重损害后才能被发现,尽管之前的影像中已经有明显的预警信号。

在WHU – Otto Beisheim管理学院学习期间,Maerkisch与Benedikt Schneider结下了友谊,后者的职业足球生涯因半月板撕裂而中断。尽管他们没有医学背景,但他们发现了放射学AI市场的一个根本问题:竞争对手正在开发复杂的算法,但由于它们专注于复制放射科医生现有的工作流程,而不是扩展诊断能力,因此难以获得广泛采用。

“大多数公司都在开发软件以提高放射科医生的效率,”Maerkisch指出。“我们看到了一个未被发掘的机会,即与放射科医生合作而不是取代他们——提供超出主要检查范围的额外见解。”

Floy的技术实现

作为Floy的技术大脑,Maerkisch面临着一个巨大的挑战:开发能够在不干扰现有放射学工作流程的情况下,从单次扫描中检测多种疾病的AI模型。这需要在算法开发和系统集成方面采取创新方法。

“传统的机器学习模型是针对特定条件的,每种特定疾病都需要大量的标记数据,”Maerkisch解释说。“我们需要更灵活和高效的东西。”

突破来自于与德国癌症研究中心的合作,在那里Maerkisch领导开发了一种用于医学成像的3D基础模型。类似于大型语言模型理解文本的方式,这个模型可以理解医学扫描中的底层结构和模式,使通过微调更快地开发检测算法成为可能——而不是从头开始构建每个算法。

这极大地加速了Floy部署新筛查功能的能力。以前需要几个月的开发现在可以在几周内完成,使平台能够从骨密度评估扩展到检测心血管疾病、癌症和其他问题的早期迹象。

应对医疗法规

与大多数AI初创公司不同,医疗AI技术在临床使用前必须通过严格的监管审批。这本身就是一个具有挑战性的障碍,但在Floy推出的同时,欧洲正从《医疗器械指令》(MDD)过渡到更为严格的《医疗器械条例》(MDR),形成了Maerkisch所说的“完美的监管风暴”。

“认证过程几乎一夜之间复杂度翻倍,”他回忆道。“监管机构不堪重负,造成了巨大的积压,而新的要求由于尚未经过充分测试而仍然模糊不清。”

Maerkisch的团队并没有将这些法规视为障碍,而是将其融入到开发过程中。这包括创建自动化的文档系统,生成与AI模型本身同步的监管证据。通过这样做,Maerkisch和他的团队不仅满足了监管要求,而且通过及早发现问题实际上加快了开发速度。

结果,Floy在监管动荡中以创纪录的时间获得了CE标志。通过将质量控制直接嵌入到开发管道中,他和他的团队将监管合规从瓶颈转变为竞争优势。

构建以患者为中心的商业模式

虽然Floy的AI背后的技术创新非常引人注目,但Maerkisch最具颠覆性的贡献可能是围绕这项技术设计的商业模式。与将软件直接卖给医院作为效率工具的竞争对手不同,Floy创建了一个以患者为中心的方法,个人可以在现有的放射学预约中购买AI驱动的见解作为附加服务。

“我们意识到方便对患者来说至关重要,”Maerkisch解释说。“为什么有人要安排多次预约、支付额外的扫描费用并请假,而我们可以从他们已经完成的图像中提取更多有价值的信息呢?”

这种模式有效地解决了困扰患者和提供者的实际挑战。Floy可以无缝集成到现有的预约中,让患者无需额外努力就能获得全面的健康见解。患者可以在就诊时选择额外的AI分析,放射科医生会因其审查这些额外发现的专业知识而获得适度补偿,结果将被整合到一份综合报告中。

这种方法将Maerkisch称之为“机会性筛查”的概念变为现实。例如,一名因肺部问题接受常规胸部CT检查的患者可以同时接受骨密度和心血管健康的评估。这样一来,它能够在传统顺序筛查方法之前更早地识别出严重疾病——所有这一切都不需要额外的预约、辐射暴露或离开工作和家庭的时间。

医疗保健领域的未来和Leander的愿景

在Floy取得成功之后,Maerkisch将目光投向了一个更加雄心勃勃的目标:通过AI重新构想初级保健。他的新企业Starlife旨在通过结合先进的诊断、AI分析和个人化护理计划,将世界级的医疗专业知识直接带入患者的家中。

“Floy的经验告诉我们,医疗保健不应该要求患者在一个由专科医生和预约组成的碎片化系统中导航,”Maerkisch指出。“有了正确的技术,我们可以改变人们体验医疗保健的方式——使其变得主动、连续,并围绕他们的生活而不是医院就诊。”

虽然关于Starlife的细节仍处于保密状态,但它有望扩展Floy的方法,通过持续监测健康状况、早期发现令人担忧的模式,并在适当的时候将患者与专家联系起来。

随着Maerkisch继续推动医疗保健领域的AI边界,他正在为真正预防性医疗不再是仅仅一种愿望,而是切实可行的现实做出贡献——在这个现实中,像他母亲那样的延迟骨质疏松症诊断的情况将变得越来越罕见。通过结合技术专长和对医疗保健复杂结构的深刻理解,他展示了医疗进步不仅仅来自使用聪明的算法,还需要从根本上重新思考患者如何体验医疗保健。


(全文结束)

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